Cantor型集子集的维数

首先定义了Cantor型集合,然后定义了Cantor型集合的Besicovitch子集Bp,并主要考虑了在相容和不相容情形下E的子集的Hausdorff维数.     

Cantor函数的推广及其概率性质

把Cantor三分集合上Cantor函数的定义推广到Cantor 2k 1分集合上,并定义了其在(-∞,∞)上的概率分布函数.对推广后的Cantor函数的概率性质作了研究.推广后的Cantor函数的概率性质更具一般性.     

Cantor集的余维数与上盒维数及其关系

讨论了齐次Cantor集和偏齐次Cantor集的上盒维数及余维数之间的关系,得到了齐次Cantor集和偏齐次Cantor集具有上盒维数和余维数相等的特性.     

λ等分Cantor集构造的一个基本性质

将三分Cantor集构造的一个性质推广到λ等分Cantor集，并用它计算出λ等分Cantor集的Hausdorff测度.     

关于2n+1分Cantor集构造的一个基本性质及其应用

将三分Cantor集构造的一个基本性质推广到2n+1(n∈N)分Cantor集,并用它简便计算出2n+1分Cantor 集的Hausdorff测度,给出了计算此类广义Cantor集Hausdorff测度的一种新方法.最后介绍了此方法在其他方面的应用.     

中间λCantor集Hausdorff测度的简便计算

将三分Cantor集构造的一个性质推广到中间λCantor集,并用它简便计算出中间λCantor集的Hausdorff测度,给出了此类广义Cantor集Hausdorff测度计算的一种新方法.该方法比其它方法更为初等而易于计算,为计算其它分形集的Hausdorff测度提供了一种思路.     

关于“Cantor集的‘悖论’”

通过闭区间套基数的计算,证明了“Cantor集的‘悖论’”中关于Cantor集可数的推导不成立,从而证明“Cantor集的‘悖论’”不存在.       

一类推广的Cantor函数的解析表达式

该文利用相似压缩变换,通过不间断地将区间[0,1]进行等分迭代的方法,研究了一类Cantor五分函数及2n+1等分Cantor函数,得到了该推广的Cantor函数的解析式.     

一类齐次Cantor集的Hausdorff测度

用一种比较初等的方法估计了一类齐次Cantor集的Hausdorff测度的下限,再用k阶基本区间作为覆盖类估计了该类齐次Cantor集的上限,从而得到了该类齐次Cantor集的Hausdorff测度的准确值.     

Cantor级数的有理性

本文研究Cantor级数Σ∞n=1bna1…an的有理性,给出Cantor级数Σ∞n=1bna1…an为有理数的一个充要条件.     

LLR-BP算法的简化译码算法研究

研究了基于Gallager方案的LLR-BP算法及其简化的译码算法,应用Matlab仿真比较了基于Gallager方案的LLR-BP算法及其三种简化译码算法的性能,仿真结果表明:基于Gallager方案的LLR-BP算法与归一化BP算法和偏置BP算法的误码率性能相差不多,当信噪比大于2dB时,归一化BP算法和偏置BP算法比基于Gallager方案的LLR-BP算法的误码率性能稍好,最小和算法误码率性能相对最差。     

一种从自由飞行实验中提取空气动力系数的新方法

该文提出从飞行体自由飞行试验中提取空气动力系数的新方法－－Ｍａｒｑｕａｒｄｔ改进法。Ｍａｒｑｕａｒｄｔ法综合了Ｃｈａｐｍａｎｎ－Ｋｉｒｋ渚最速下降法的优点而避开了它们的缺点，是一种比较好的数据处理方法。Ｍａｎｑｕａｒｄｔ改进法既继承了Ｍａｒｑｕａｒｄｔ法的优点，又大大地减少了计算工作量，是一种收敛快的迭代算法，最后，给出了在靶道实验数据处理中的计算实例。     

置换密钥矩阵加密算法的改进

提出了对分组加密算法(RKM)的改进,主要包括密钥进化算法、特征因子子矩阵和密钥的分发与更新算法.密钥进化算法是特征因子子矩阵生成算法和密钥分发与更新算法的基本组件,由一个16字节的单字节数组(称为进化指针)和一个密钥矩阵计算一个新的密钥矩阵.特征因子子矩阵是把128 bit矩阵特征因子作为进化指针代入密钥进化算法计算而得.在引入特征因子子矩阵的基础上对算法流程进行了改进,使算法的加、解密完全对称.在不降低算法安全性的基础上减少了4轮异或运算,从而降低了运算量.在密钥进化算法的基础上设计了密钥的分发与更新算法,使算法无需每次传输密钥矩阵就能共享.     

基于混合遗传算法的多约束组播路由优化算法

针对目前多约束组播路由算法中存在的算法复杂,不能求出其精确解和运算量大,解不稳定等问题提出了一种新的组播路由优化算法,其核心是采用改进的遗传算法。该算法采用模拟退火算法与遗传算法相结合的方法,编码采用实数编码结构,交叉和变异概率适当选择,合理设计适应度函数。仿真结果表明,该算法是有效的,稳定的,比传统遗传算法性能优越,具有较强的实用性。     

基于蝙蝠算法的K均值聚类算法

为解决传统 K-means 算法中因初始聚类中心选择不当而导致聚类结果陷入局部极值的问题, 采用蝙蝠算法搜寻 K-means 算法的初始聚类中心, 并将模拟退火的思想和基于排挤的小生境技术引入到蝙蝠算法中, 以克服原始蝙蝠算法存在后期收敛速度慢、 搜索力不强等问题。 同时, 通过测试函数验证了其有效性。 最后利用改进后的蝙蝠算法优化 K-means 算法的初始聚类中心, 并将该改进的算法与传统的 K-means 算法的聚类结果进行了对比。 实验结果表明, 改进后的算法的聚类性能比传统的 K-means 算法有很大提高。     

SVD算法在亚毫米波付里叶变换谱中的应用

本文介绍了自回归谱分析法中的奇异值分解法(SVD算法)在亚毫米波付里叶变换谱中的应用.SVD算法和前后向最小二乘法(LS算法)相比,它们具有相同的分辨率,但SVD算法能够消除LS算法中出现的假峰和病态的问题,具有更强的抗噪声能力,因而SVD算法比LS算法更加稳定可靠.还讨论了SVD算法的阶数和有效奇异值个数的选择问题.     

VBLAST系统译码算法的新方案

VBLAST(垂直分层空时编码)系统具有很高的频谱效率,但是误码性能一般。提出了一种迭代信号处理算法(ISP算法),利用最大的可用分集来改善通过迫零算法得到的初始数据的估计,从而提高系统的误码性能。并结合一种减小迫零算法计算量的改进算法进一步得到一种新的算法———改进ISP算法,仿真结果表明改进ISP算法大大减小了计算复杂度,而且只有很小的性能损失,因而更加适用在实际的系统之中。     

基于圆域上多项式逼近的图像重建算法

以Marr算法为基础, 给出了圆域D上图像重建的一种 基于二元多项式逼近的加速算法. 加速后算法的计算量为O(Nlg N), 当N较大时, 新算法的运行时间远小于原算法的运行时间. 同时, 与传统图像重建算法〖CD2〗滤波反投影算法（FBP）相比, 基于多项式逼近加速算法重建的图像质量优于前者. 仿真实验验证了此算法的有效性.     

基于遗传算法的BP网络全局收敛的混合智能学习算法

给出了一种将 BP算法和遗传算法有机结合的全局收敛的混合计算智能学习算法。此算法结合了 BP算法和遗传算法的长处 ,既有较快的收敛性 ,又具备良好的全局收敛特性。计算机仿真结果表明 ,该混合算法显著优于遗传算法和 BP算法     

基于局部对称性及灰度统计特征的人眼定位方法

为了兼顾人眼定位方法的准确率和实时性,提出基于局部对称性和灰度统计特征的人眼定位方法。该方法结合了模板匹配与对称变换的思想,利用了人眼灰度统计信息,取得了较好的效果。通过仿真实验表明:算法在满足算法定位准确率的同时,具有较好的实时性,因为其算法复杂度相对于模板匹配法和基于学习的方法大大降低。